R plot Fire Trace

Question

刚开始使用R并且会在这个问题上重视您的意见。

我想要实现的目标是：

1. X轴具有＆＃34;时间戳＆＃34;（从0到9）的所有值
2. Y轴具有＆＃34; NID＆＃34;（从0到3）
的所有值
3. 有＆＃34;点＆＃34;在（＆＃34; Timestamp＆＃34;，＆＃34; NID＆＃34;）的坐标处，其中属性＆＃34; Fired＆＃34; = 1。

源数据具有以下格式：

dat = structure(list(TimeStamp = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L), NID = c(0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 0L, 1L, 
2L, 3L, 4L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L), NumberSynapsesTotal = c(2L, 
2L, 3L, 2L, 4L, 2L, 2L, 3L, 2L, 4L, 2L, 2L, 3L, 2L, 4L, 2L, 2L, 
3L, 2L, 4L, 2L, 2L, 3L, 2L, 4L), NumberActiveSynapses = c(1L, 
2L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 1L, 1L, 0L, 1L, 2L, 1L, 1L, 0L, 1L, 2L, 
1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L), Fires = c(1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 
1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 
0L, 1L, 0L, 0L)), row.names = c(NA, 25L), class = "data.frame")

我尝试应用过滤器，但它显示了那些＆＃34; ID＆＃34; s的数据子集，其中属性的值为1＆＃34; Fired＆＃34; （没有轴的所有值）：

dat %>%
filter(dat$Fires == 1) %>%
ggplot(aes(x = dat$TimeStamp[dat$Fires == 1], y = dat$NID[dat$Fires == 1])) +
geom_point()



或者，我获得属性的所有现有值＆＃34; Timestamp＆＃34;和＆＃34; NID＆＃34;使用以下代码：

 plot(dat$TimeStamp, dat$NID,
 xlab = "Time", ylab = "Neuron ID")
 title(main = "Fire Trace Plot")

因此图片以下列方式显示：



最后，从下面的评论中我将代码修改为：

ggplot(dat, aes(x = TimeStamp, y = NID) , xlab = "Time", ylab ="Neuron 
ID") +
geom_blank() +
geom_point(dat = filter(dat) +
#title(main = "Fire Trace Plot")
scale_x_continuous(breaks = F_int_time_breaks(1) ) 

我应该在一个地块上建立两个图表吗？ 谢谢！

Answer 1

使用ggplot2，永远不要在data$内使用aes()，只需使用列名。同样，dplyr等filter函数不应与data$一起使用 - 他们知道要查看列的数据框。

我认为您希望使用完整数据构建ggplot，因此将轴设置为覆盖整个数据（我们通过添加geom_blank()图层强制执行此操作），并且它只是点层应该是子集：

# create some sample data (it is nice if you provide this in the question)
dat = expand.grid(Timestamp = 0:9, NID = 0:3)
dat$Fires = ifelse(dat$NID == 2, 1, 0)

# make the plot
ggplot(dat, aes(x = Timestamp, y = NID)) +
    geom_blank() +
    geom_point(dat = filter(dat, Fires == 1))

Answer 2

代码应如下所示（请参见注释中的原因）：

F_int_time_breaks<- function(k) {
  step <- k
  function(y) seq(floor(min(y)), ceiling(max(y)), by = step)       
}

ggplot(dat, aes(x = TimeStamp, y = NID) , xlab = "Time", ylab ="Neuron ID") +
  geom_blank() +
  geom_point(dat = subset(dat, Fires == 1)) +
  #title(main = "Fire Trace Plot")
  scale_x_continuous(breaks = F_int_time_breaks(1) )